BFT機(jī)器人

前言

智能制造是推進(jìn)制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略的主攻方向，加速制造企業(yè)設(shè)備、產(chǎn)線(xiàn)、車(chē)間和工廠(chǎng)的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化升級(jí)，從根本上變革制造業(yè)生產(chǎn)方式和資源組織模式。

同時(shí)，在經(jīng)濟(jì)下行壓力、人口紅利消失、消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)、新冠疫情沖擊等多種因素推動(dòng)下，制造企業(yè)加快轉(zhuǎn)型步伐，工廠(chǎng)正向高效化、智能化、綠色化方向躍遷升級(jí)，不斷涌現(xiàn)出技術(shù)創(chuàng)新、應(yīng)用領(lǐng)先、成效顯著的智能工廠(chǎng)。

在此背景下，全面梳理智能工廠(chǎng)應(yīng)用場(chǎng)景，總結(jié)智能工廠(chǎng)發(fā)展路徑，研判制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展趨勢(shì)，明確成效考核，對(duì)“十四五”期間高水平推進(jìn)智能制造具有重要參考意義。

本報(bào)告圍繞智能工廠(chǎng)建設(shè)趨勢(shì)、場(chǎng)景、路徑、評(píng)價(jià)和實(shí)踐五個(gè)方面進(jìn)行了闡述。趨勢(shì)方面，圍繞要素驅(qū)動(dòng)、手段優(yōu)化、生產(chǎn)變革、資源配置和可持續(xù)維度進(jìn)行了分析。場(chǎng)景方面，梳理了智能工廠(chǎng)建設(shè)落地的十大場(chǎng)景，歸納了場(chǎng)景差異化應(yīng)用模式。

路徑方面，總結(jié)了原材料、裝備制造、消費(fèi)品和電子信息四大行業(yè)的差異化發(fā)展路徑以及特色模式。評(píng)價(jià)方面，從價(jià)值增長(zhǎng)、運(yùn)營(yíng)優(yōu)化和可持續(xù)發(fā)展三個(gè)維度提出了一套可量化轉(zhuǎn)型價(jià)值效益的績(jī)效指標(biāo)體系。實(shí)踐方面，列舉了若干行業(yè)代表性領(lǐng)先工廠(chǎng)的主要轉(zhuǎn)型變革和關(guān)鍵績(jī)效改善。

六、設(shè)備可視化運(yùn)行監(jiān)控與故障洞察

運(yùn)行監(jiān)測(cè)與故障診斷是指通過(guò)一定技術(shù)手段監(jiān)控設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、分析性能指標(biāo)，對(duì)故障進(jìn)行診斷和報(bào)警的過(guò)程。良好的運(yùn)行監(jiān)測(cè)與故障診斷有助于優(yōu)化設(shè)備性能，提升可用性，降低故障損失。

傳統(tǒng)工廠(chǎng)的設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)與故障診斷主要依靠人工日常巡檢和定期停機(jī)維護(hù)，首先人工巡檢難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在故障隱患和細(xì)微壽命衰減，長(zhǎng)期積累最終導(dǎo)致設(shè)備故障停機(jī)；其次設(shè)備維修過(guò)程依賴(lài)于人員經(jīng)驗(yàn)，故障診斷效率低，停機(jī)工時(shí)浪費(fèi)大；同時(shí)無(wú)法實(shí)時(shí)掌控設(shè)備狀態(tài)，對(duì)快速劣化和突發(fā)性故障響應(yīng)效率低，造成安全風(fēng)險(xiǎn)。

面向設(shè)備精細(xì)管控和高效運(yùn)維需求，通過(guò)數(shù)字傳感實(shí)時(shí)采集設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)和工藝參數(shù)，依托設(shè)備管理系統(tǒng)，融合工業(yè)機(jī)理和數(shù)據(jù)模型，實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)可視化監(jiān)控，運(yùn)行效率和性能綜合分析，以及故障診斷和失效預(yù)警。

在線(xiàn)運(yùn)行監(jiān)測(cè)與故障診斷實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的設(shè)備調(diào)度、運(yùn)維保障的優(yōu)化，提高了設(shè)備綜合效率，降低非故障停機(jī)風(fēng)險(xiǎn)；同時(shí)基于數(shù)據(jù)分析開(kāi)展故障診斷和維修策劃，提高故障修復(fù)效率，減少停機(jī)工時(shí)損失。

目前在線(xiàn)運(yùn)行監(jiān)測(cè)與故障診斷在鋼鐵冶煉設(shè)備、石化煉油裝置、數(shù)控機(jī)床與產(chǎn)線(xiàn)、焊接涂裝設(shè)備、物流運(yùn)輸設(shè)備、工業(yè)機(jī)器人等裝備運(yùn)維上應(yīng)用，如貴州航天電氣通過(guò)設(shè)備在線(xiàn)狀態(tài)監(jiān)控與故障診斷，設(shè)備綜合效率提升 20%。主要包括以下三類(lèi)典型應(yīng)用模式。

一是設(shè)備可視化監(jiān)控與性能分析。

通過(guò)實(shí)時(shí)采集設(shè)備運(yùn)行工況和工藝參數(shù)等數(shù)據(jù)，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，動(dòng)態(tài)展示設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)。如電路版的 SMT產(chǎn)線(xiàn)運(yùn)行監(jiān)控與綜合效率分析，鋼鐵生產(chǎn)連鑄連軋產(chǎn)線(xiàn)狀態(tài)監(jiān)控等。

二是設(shè)備健康監(jiān)測(cè)與異常報(bào)警。

基于工業(yè)機(jī)理結(jié)合數(shù)據(jù)模型構(gòu)建設(shè)備健康預(yù)測(cè)模型，實(shí)時(shí)分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，當(dāng)存在參數(shù)超閾值時(shí)進(jìn)行故障異常的自動(dòng)報(bào)警。如基于機(jī)器視覺(jué)的傳動(dòng)皮帶失效監(jiān)測(cè)，石化裝置泵群健康監(jiān)測(cè)與異常預(yù)警等。

三是故障診斷、策略決策和維修聯(lián)動(dòng)。

基于聚類(lèi)回歸、深度學(xué)習(xí)、決策樹(shù)、知識(shí)圖譜等算法，構(gòu)建設(shè)備故障分析模型和維修知識(shí)庫(kù)，提取故障特征，分析故障原因，決策修復(fù)策略，并聯(lián)動(dòng)生成維修工單，如數(shù)控機(jī)床故障診斷與維修方案快速匹配。

七、自適應(yīng)生產(chǎn)變化的產(chǎn)線(xiàn)柔性配置

產(chǎn)線(xiàn)柔性配置是根據(jù)不同訂單生產(chǎn)要求，動(dòng)態(tài)配置產(chǎn)線(xiàn)的人、機(jī)、料、法等生產(chǎn)要素的過(guò)程。生產(chǎn)中產(chǎn)線(xiàn)配置效率對(duì)工廠(chǎng)整體生產(chǎn)效率和生產(chǎn)成本有著較大影響。

在自動(dòng)化、信息化時(shí)代，工廠(chǎng)以專(zhuān)用設(shè)備、固定流程的自動(dòng)化產(chǎn)線(xiàn)為主，首先較為標(biāo)準(zhǔn)、固化的生產(chǎn)模式對(duì)品種和批量的變化極其敏感，缺乏資源動(dòng)態(tài)配置能力；其次需要換產(chǎn)時(shí)，產(chǎn)線(xiàn)配置周期長(zhǎng)，工作量大，投入成本高；同時(shí)也不具備對(duì)各類(lèi)生產(chǎn)擾動(dòng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力，生產(chǎn)韌性較差。

面向多品種變批量的高效、低成本生產(chǎn)的需求，依托智能化、柔性化裝備，應(yīng)用成組工藝、柔性裝夾、5G設(shè)備組網(wǎng)、智能控制等技術(shù)，搭建柔性生產(chǎn)線(xiàn)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)匹配訂單配置人、機(jī)、法等要素，快速組織生產(chǎn)和響應(yīng)需求變化。產(chǎn)線(xiàn)柔性配置顯著縮短訂單切換時(shí)產(chǎn)線(xiàn)配置準(zhǔn)備時(shí)間，消除了大量等待浪費(fèi)，提升了生產(chǎn)效率，同時(shí)柔性資源配置使得工廠(chǎng)能夠快速響應(yīng)緊急插單、訂單取消、物料延遲等擾動(dòng)事件，保障生產(chǎn)的連續(xù)性與平穩(wěn)性。

產(chǎn)線(xiàn)柔性配置目前在家具、家電、汽車(chē)、消費(fèi)電子等行業(yè)的機(jī)械加工、焊接裝配、表面涂裝、整機(jī)裝調(diào)等生產(chǎn)過(guò)程中得到應(yīng)用，如中國(guó)重汽濟(jì)南動(dòng)力應(yīng)用多機(jī)型混產(chǎn)柔性裝配線(xiàn)，產(chǎn)品交付周期縮短 25%。主要包括以下三類(lèi)典型應(yīng)用模式。

一是快速重構(gòu)設(shè)備布局實(shí)現(xiàn)工序柔性。

基于 5G網(wǎng)絡(luò)開(kāi)展設(shè)備工控?zé)o線(xiàn)組網(wǎng)，需要時(shí)能夠快速添加、剔除或者移動(dòng)各工序的加工設(shè)備，進(jìn)而重構(gòu)工序組合來(lái)適應(yīng)不同制程的生產(chǎn)要求，如電路板柔性 SMT產(chǎn)線(xiàn)，LED液晶面板柔性生產(chǎn)線(xiàn)等。

二是自適應(yīng)切換加工程序和工裝實(shí)現(xiàn)作業(yè)柔性。

采用數(shù)控機(jī)床、機(jī)器人等通用加工裝備，自主識(shí)別工件類(lèi)型，切換相匹配的加工程序、刀具或者裝夾等，進(jìn)而適應(yīng)作業(yè)內(nèi)容的變化，如航天精密零件柔性加工生產(chǎn)線(xiàn)，乘用車(chē)白車(chē)身柔性涂裝生產(chǎn)線(xiàn)等。

三是動(dòng)態(tài)調(diào)整產(chǎn)線(xiàn)物流路徑實(shí)現(xiàn)過(guò)程柔性。

工件在線(xiàn)上流轉(zhuǎn)過(guò)程中，自識(shí)別工件類(lèi)型，依托柔性物流，自動(dòng)調(diào)整和改變產(chǎn)線(xiàn)物流路徑，精準(zhǔn)控制工件流向的加工設(shè)備，進(jìn)而適應(yīng)加工流程的變化，如復(fù)雜電子裝備柔性脈動(dòng)式裝配線(xiàn)、羊絨紗線(xiàn)柔性生產(chǎn)線(xiàn)等。

八、實(shí)時(shí)精準(zhǔn)與動(dòng)態(tài)響應(yīng)的智能排程

車(chē)間排程是將車(chē)間生產(chǎn)任務(wù)分解為工序級(jí)執(zhí)行計(jì)劃和資源調(diào)度方案的過(guò)程。車(chē)間排程效率和精度在很大程度上決定了車(chē)間生產(chǎn)效率和交付周期。

傳統(tǒng)工廠(chǎng)多為人工排程調(diào)度，首先排程計(jì)劃準(zhǔn)確度較低，大量工序間銜接等待的浪費(fèi)，延長(zhǎng)了生產(chǎn)周期；其次難以匹配實(shí)時(shí)或者預(yù)測(cè)產(chǎn)能開(kāi)展排程計(jì)劃，導(dǎo)致排程被動(dòng)變更頻繁，影響生產(chǎn)穩(wěn)定性；同時(shí)難以實(shí)時(shí)響應(yīng)任務(wù)延遲、緊急插單和設(shè)備故障等生產(chǎn)擾動(dòng)進(jìn)行重排程和動(dòng)態(tài)調(diào)度。

面對(duì)縮短車(chē)間計(jì)劃排程周期，提高排程精準(zhǔn)度和敏捷性的需求，通過(guò)實(shí)時(shí)感知車(chē)間生產(chǎn)任務(wù)和資源狀態(tài)，依托調(diào)度排程系統(tǒng)，應(yīng)用融合了工業(yè)機(jī)理、數(shù)據(jù)分析和智能算法的調(diào)度模型，預(yù)測(cè)車(chē)間產(chǎn)能，響應(yīng)動(dòng)態(tài)擾動(dòng)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)交期、產(chǎn)能和庫(kù)存等多約束條件下的車(chē)間排程優(yōu)化。車(chē)間智能排產(chǎn)全面提升車(chē)間排程方案的準(zhǔn)確度、合理性，有效提高資源利用率，釋放潛在產(chǎn)能，縮短訂單交期，同時(shí)能夠響應(yīng)動(dòng)態(tài)擾動(dòng)開(kāi)展重調(diào)度，提升生產(chǎn)穩(wěn)定性和韌性。

車(chē)間智能排產(chǎn)目前在原材料、電子信息、裝備制造和消費(fèi)品等行業(yè)的冶煉車(chē)間、加工車(chē)間、焊接車(chē)間、裝配車(chē)間、涂裝車(chē)間等得到了廣泛應(yīng)用，如浙江正泰電器應(yīng)用高級(jí)計(jì)劃排程系統(tǒng)開(kāi)展日計(jì)劃排程，提升工廠(chǎng)生產(chǎn)效率 25%。主要包括以下三類(lèi)典型應(yīng)用模式。

一是優(yōu)化工序安排為目標(biāo)的離散生產(chǎn)排程。

應(yīng)用排程算法結(jié)合數(shù)據(jù)分析，以工序先后為基本約束，在最合適時(shí)間將最合適工序安排在最合適的設(shè)備（工位）上，進(jìn)而縮短計(jì)劃完工周期。如航空發(fā)動(dòng)機(jī)裝調(diào)生產(chǎn)排程，汽車(chē)車(chē)身焊接生產(chǎn)排程等。

二是優(yōu)化生產(chǎn)連續(xù)性為目標(biāo)的流程生產(chǎn)排程。

應(yīng)用排程算法結(jié)合過(guò)程機(jī)理模型，以過(guò)程全局優(yōu)化為目標(biāo)，獲得較優(yōu)計(jì)劃排程，通過(guò)與裝置控制聯(lián)動(dòng)，實(shí)時(shí)優(yōu)化生產(chǎn)過(guò)程。如煉鋼、連鑄、連軋一體化排程優(yōu)化、多品種奶制品生產(chǎn)排程優(yōu)化等。

三是應(yīng)對(duì)異常擾動(dòng)為目標(biāo)的動(dòng)態(tài)排程調(diào)度。

基于對(duì)生產(chǎn)狀態(tài)的實(shí)時(shí)感知，應(yīng)用專(zhuān)家系統(tǒng)、決策樹(shù)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)，自主決策最佳策略應(yīng)對(duì)擾動(dòng)帶來(lái)的排程異常。如應(yīng)對(duì)裝置收率波動(dòng)的煉油生產(chǎn)動(dòng)態(tài)排程，應(yīng)對(duì)訂單變化的家具生產(chǎn)動(dòng)態(tài)排程等

九、全要素透明可控的精益生產(chǎn)管理

生產(chǎn)管理是車(chē)間中配置資源，組織生產(chǎn)，協(xié)調(diào)任務(wù)和管控進(jìn)度的過(guò)程。車(chē)間生產(chǎn)管理水平在較大程度上影響著生產(chǎn)效率、生產(chǎn)成本和訂單交期。

傳統(tǒng)工廠(chǎng)的生產(chǎn)管理以人工為主，首先人、機(jī)、料等關(guān)鍵生產(chǎn)要素難以實(shí)時(shí)感知和精準(zhǔn)管控，資源負(fù)載不均，利用率不高；其次生產(chǎn)管理決策依賴(lài)于經(jīng)驗(yàn)，決策滯后且不準(zhǔn)確，管理手段落后，造成大量生產(chǎn)浪費(fèi)；同時(shí)難以對(duì)各類(lèi)要素、流程和活動(dòng)的績(jī)效進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)價(jià)，無(wú)法支撐生產(chǎn)改善。

針對(duì)全要素和全過(guò)程精細(xì)化管控，消除生產(chǎn)浪費(fèi)的需求，依托車(chē)間管控系統(tǒng)，基于全要素實(shí)時(shí)感知，將大數(shù)據(jù)分析、人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)與六西格瑪、6S和 TPM等先進(jìn)精益管理方法相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的全流程精益生產(chǎn)管理。

精益生產(chǎn)管理實(shí)現(xiàn)全要素和全流程可視、可控，優(yōu)化資源配置和管理決策，提高管控精度和質(zhì)量；同時(shí)基于數(shù)據(jù)洞察全要素、全流程的績(jī)效水平，進(jìn)而有的放矢開(kāi)展生產(chǎn)優(yōu)化，進(jìn)一步提高生產(chǎn)效率和資源利用率。

精益生產(chǎn)管理目前在原材料、電子信息、裝備制造和消費(fèi)品行業(yè)的現(xiàn)場(chǎng)改善、流程優(yōu)化、作業(yè)改善、質(zhì)量改善等方面應(yīng)用。主要包括以下三類(lèi)典型應(yīng)用模式，如飛鶴乳品通過(guò)制造執(zhí)行系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)節(jié)透明化管理，車(chē)間生產(chǎn)效率提升 30%。

一是全要素透明化看板管理與精準(zhǔn)決策。

通過(guò)全要素、全過(guò)程的感知采集，依托可視化看板，實(shí)時(shí)展示計(jì)劃進(jìn)度、效率質(zhì)量、成本安全等綜合信息，支撐異常快速處置和高效管理決策。如鋼鐵生產(chǎn)集中控制指揮中心，物流調(diào)度可視化看板等。

二是數(shù)字化關(guān)鍵績(jī)效評(píng)價(jià)與改善。

結(jié)合精益管理理念構(gòu)建全要素、全過(guò)程的關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)體系，基于生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析開(kāi)展精準(zhǔn)績(jī)效度量、評(píng)估與監(jiān)測(cè)，支撐流程、效率、成本等改善。如汽車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)裝配車(chē)間人員績(jī)效評(píng)估，煉化產(chǎn)線(xiàn)效率質(zhì)量績(jī)效評(píng)估等。

三是標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)改善。

綜合運(yùn)用人機(jī)作業(yè)分析、人因工程、虛擬現(xiàn)實(shí)、機(jī)器視覺(jué)等技術(shù)，制定各工序的標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)指導(dǎo)，交互式輔助、引導(dǎo)操作員開(kāi)展標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)，并實(shí)時(shí)監(jiān)控和糾正非標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)行為。如彩電裝配單元 ESOP作業(yè)視頻輔助，基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的交互式汽車(chē)裝配作業(yè)指導(dǎo)等。

十、產(chǎn)供銷(xiāo)一體化協(xié)同生產(chǎn)計(jì)劃優(yōu)化

生產(chǎn)計(jì)劃是企業(yè)根據(jù)訂單，結(jié)合產(chǎn)能、庫(kù)存等狀況制定企業(yè)生產(chǎn)、采購(gòu)、外協(xié)等生產(chǎn)任務(wù)計(jì)劃的過(guò)程。計(jì)劃合理性決定訂單交付周期、資源利用效率和生產(chǎn)成本。

在信息化時(shí)代，工廠(chǎng)多依賴(lài)于 ERP（企業(yè)資源計(jì)劃）系統(tǒng)結(jié)合人工制定生產(chǎn)計(jì)劃，首先生產(chǎn)計(jì)劃制定和產(chǎn)能、庫(kù)存、采購(gòu)、銷(xiāo)售等狀態(tài)脫節(jié)明顯，各環(huán)節(jié)難以銜接平衡造成大量庫(kù)存積壓；其次生產(chǎn)訂單過(guò)程狀態(tài)難以監(jiān)控，對(duì)訂單異常情況無(wú)法實(shí)時(shí)響應(yīng)處理，導(dǎo)致訂單交付延期；同時(shí)無(wú)法有效預(yù)測(cè)需求變化、供應(yīng)鏈波動(dòng)、產(chǎn)能異常等，進(jìn)而開(kāi)展計(jì)劃策略的動(dòng)態(tài)調(diào)整和優(yōu)化。

聚焦生產(chǎn)計(jì)劃高效精準(zhǔn)策劃與訂單準(zhǔn)時(shí)交付需求，基于企業(yè)資源計(jì)劃系統(tǒng)與采購(gòu)、庫(kù)存、生產(chǎn)、銷(xiāo)售等集成打通，應(yīng)用約束理論、尋優(yōu)算法和大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，基于需求預(yù)測(cè)、產(chǎn)能預(yù)測(cè)、安全庫(kù)存和供應(yīng)鏈交期等數(shù)據(jù)分析制定生產(chǎn)計(jì)劃。

生產(chǎn)計(jì)劃優(yōu)化實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)和合理的生產(chǎn)計(jì)劃制定，有助于縮短訂單交付周期，減少庫(kù)存積壓，同時(shí)實(shí)時(shí)感知和預(yù)測(cè)需求、生產(chǎn)、采購(gòu)、銷(xiāo)售等波動(dòng)，進(jìn)而動(dòng)態(tài)調(diào)整，避免交付風(fēng)險(xiǎn)或者資源浪費(fèi)。生產(chǎn)計(jì)劃優(yōu)化目前在原材料、電子信息、裝備制造和消費(fèi)品行業(yè)的主生產(chǎn)計(jì)劃、物料需求計(jì)劃、制造資源計(jì)劃等方面得到廣泛應(yīng)用，如吳忠儀表應(yīng)用資源計(jì)劃系統(tǒng)開(kāi)展二級(jí)計(jì)劃優(yōu)化，訂單交付率提升 10%。主要包括以下三類(lèi)典型應(yīng)用模式。

一是基于訂單拉動(dòng)的生產(chǎn)計(jì)劃優(yōu)化。

基于產(chǎn)能狀態(tài)、庫(kù)存狀態(tài)、供應(yīng)鏈交期等數(shù)據(jù)分析和精準(zhǔn)洞察，應(yīng)用約束理論、（非）線(xiàn)性規(guī)劃、智能算法等，以訂單交付期為約束，確定最佳采購(gòu)入庫(kù)、生產(chǎn)完工時(shí)機(jī)，保障交付準(zhǔn)時(shí)。如定制家居生產(chǎn)計(jì)劃優(yōu)化，定制汽車(chē)生產(chǎn)計(jì)劃優(yōu)化。

二是基于銷(xiāo)售預(yù)測(cè)的生產(chǎn)計(jì)劃優(yōu)化。

通過(guò)實(shí)時(shí)采集市場(chǎng)、客戶(hù)或者銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，基于數(shù)據(jù)分析結(jié)合智能算法預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間的銷(xiāo)量波動(dòng)，進(jìn)而動(dòng)態(tài)調(diào)整產(chǎn)品生產(chǎn)計(jì)劃，降低庫(kù)存積壓成本。如基于銷(xiāo)量預(yù)測(cè)的鮮奶制品生產(chǎn)計(jì)劃優(yōu)化、速凍食品生產(chǎn)計(jì)劃優(yōu)化等。

三是基于項(xiàng)目交付的生產(chǎn)計(jì)劃優(yōu)化。

打通從項(xiàng)目計(jì)劃、研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)計(jì)劃到生產(chǎn)執(zhí)行的數(shù)據(jù)閉環(huán)鏈路，基于項(xiàng)目工作分解，結(jié)合產(chǎn)能均衡、資源沖突和物料齊套的預(yù)測(cè)，制定生產(chǎn)計(jì)劃，并根據(jù)異常協(xié)同調(diào)整。如航天產(chǎn)品科研生產(chǎn)計(jì)劃，航空發(fā)動(dòng)機(jī)科研生產(chǎn)計(jì)劃等。

03 垂直行業(yè)模式差異，走出特色路徑

?一 、原材料

原材料行業(yè)包括如鋼鐵、石化、有色、建材等行業(yè)門(mén)類(lèi)，是典型的流程制造，運(yùn)行過(guò)程通常伴隨著物理化學(xué)性質(zhì)的連續(xù)變化?；谠牧闲袠I(yè)智能制造示范工廠(chǎng)智能場(chǎng)景建設(shè)分析，可看到：原材料行業(yè)智能工廠(chǎng)建設(shè)聚焦于全流程制造與安能環(huán)管理的智能優(yōu)化，并積極探索全價(jià)值鏈協(xié)同優(yōu)化。首先原材料行業(yè)制造過(guò)程機(jī)理復(fù)雜，流程間銜接要求高，難以完全依賴(lài)物理或者數(shù)學(xué)模型解析，“黑箱”特征明顯，需要依托數(shù)字傳感、先進(jìn)控制和智能裝備，取代人工控制、執(zhí)行生產(chǎn)過(guò)程。

其次原材料行業(yè)生產(chǎn)環(huán)境具備高溫高壓、有毒有害、易燃易爆等特點(diǎn)，危險(xiǎn)源點(diǎn)多面廣，基于數(shù)字手段動(dòng)態(tài)感知和精準(zhǔn)識(shí)別安全風(fēng)險(xiǎn)，避免人工巡檢的滯后，消除風(fēng)險(xiǎn)盲區(qū)，則尤其重要。
同時(shí)原材料行業(yè)由產(chǎn)品性質(zhì)和工藝特點(diǎn)決定了高能耗、高排放和高污染的特點(diǎn)，近年來(lái)在嚴(yán)峻的節(jié)能環(huán)保壓力下，迫切需要應(yīng)用數(shù)字化技術(shù)強(qiáng)化能耗和排放監(jiān)控能力，進(jìn)而有效實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排的社會(huì)責(zé)任。

原材料行業(yè)智能工廠(chǎng)形成了四類(lèi)特色模式。

一是全流程智能控制與實(shí)時(shí)優(yōu)化。

基于“數(shù)據(jù)分析 + 工業(yè)機(jī)理”構(gòu)建深度解析“黑箱”過(guò)程的模型系統(tǒng)，感知加工狀態(tài)，決策最優(yōu)操作參數(shù)，并實(shí)時(shí)響應(yīng)控制。江西銅業(yè)通過(guò)對(duì)設(shè)備運(yùn)行參數(shù)、控制參數(shù)和生產(chǎn)指標(biāo)分析，構(gòu)建數(shù)據(jù)模型，并疊加在常規(guī)控制邏輯上，實(shí)現(xiàn)磨浮生產(chǎn)效率和穩(wěn)定性的智能優(yōu)化控制。

而國(guó)投生物燃料則通過(guò)對(duì)過(guò)程和最終產(chǎn)品的計(jì)量理化數(shù)據(jù)分析，結(jié)合細(xì)胞代謝動(dòng)力學(xué)機(jī)理，構(gòu)建解析過(guò)程參數(shù)和產(chǎn)品質(zhì)量關(guān)系的模型，實(shí)時(shí)優(yōu)化乙醇發(fā)酵過(guò)程參數(shù)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品收率的提升。

二是全過(guò)程集成協(xié)同與全局優(yōu)化。

通過(guò)數(shù)據(jù)協(xié)同推動(dòng)生產(chǎn)計(jì)劃、排程調(diào)度和全流程控制的集成優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)計(jì)劃、調(diào)度約束下裝置和過(guò)程的全局最優(yōu)化生產(chǎn)。中石油鎮(zhèn)海煉化通過(guò) ERP、RTO（實(shí)時(shí)優(yōu)化）、APC（先進(jìn)過(guò)程控制）和 DCS（分布式控制）系統(tǒng)集成，生產(chǎn)計(jì)劃直接驅(qū)動(dòng)全流程各裝置控制優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)全局經(jīng)濟(jì)效益的最大化。

而寶武武鋼則通過(guò)集中控制和 APS（高級(jí)計(jì)劃排產(chǎn)）系統(tǒng)打通煉鋼、連鑄、軋鋼三大工序，進(jìn)行統(tǒng)一的排程調(diào)度和工序界面一體化優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)三大工序全局高效協(xié)同生產(chǎn)。

三是質(zhì)能環(huán)一體化優(yōu)化。

基于生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)采集分析，結(jié)合工業(yè)機(jī)理，實(shí)時(shí)優(yōu)化工藝操作參數(shù)，并實(shí)現(xiàn)對(duì)裝置能耗、排放和質(zhì)量的一體化優(yōu)化。

酒鋼集團(tuán)應(yīng)用煉鐵能耗專(zhuān)業(yè)性機(jī)理模型和大數(shù)據(jù)人工智能模型對(duì)單個(gè)高爐煉鐵過(guò)程參數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)優(yōu)，提高冶煉效率和質(zhì)量的同時(shí)，減少高爐碳排放。而海螺水泥則是依托全流程智能生產(chǎn)控制平臺(tái)，基于全流程數(shù)據(jù)分析建模實(shí)現(xiàn)多裝置的工藝參數(shù)調(diào)優(yōu)，降低生產(chǎn)能耗同時(shí)提升產(chǎn)出熟料質(zhì)量。

四是全價(jià)值鏈協(xié)同優(yōu)化。

打通上游原料供應(yīng)和下游用戶(hù)銷(xiāo)售，實(shí)時(shí)感知原料價(jià)格、供應(yīng)量、市場(chǎng)需求以及銷(xiāo)售價(jià)格等波動(dòng)，進(jìn)而動(dòng)態(tài)優(yōu)化生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)。

中石化天津分公司基于大數(shù)據(jù)分析原油價(jià)格和內(nèi)外貿(mào)價(jià)格的走勢(shì)來(lái)決策主要產(chǎn)品的產(chǎn)量和原料投入。而中鋁薩帕特種鋁材（重慶）則是打通上游原料供應(yīng)和下游訂單交付物流，利用啟發(fā)式算法進(jìn)行運(yùn)輸路徑優(yōu)化，確保原材料按時(shí)到貨，訂單能準(zhǔn)時(shí)送

二、裝備制造

裝備制造包括通用機(jī)械、專(zhuān)用機(jī)械、汽車(chē)、鐵路、船舶、航空航天等行業(yè)門(mén)類(lèi)?；谘b備制造行業(yè)智能制造示范工廠(chǎng)場(chǎng)景建設(shè)分析，可以看出：裝備制造行業(yè)智能工廠(chǎng)建設(shè)以滿(mǎn)足復(fù)雜系統(tǒng)產(chǎn)品研制的數(shù)字化設(shè)計(jì)與柔性化生產(chǎn)為切入，加速供應(yīng)鏈協(xié)同，并探索服務(wù)化衍生。

首先裝備產(chǎn)品的愈發(fā)復(fù)雜的本體系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和機(jī)電軟一體化集成的發(fā)展趨勢(shì)對(duì)企業(yè)研發(fā)能力和制造能力均提出了較高的要求，亟需采用數(shù)字化技術(shù)賦能解決復(fù)雜系統(tǒng)研制效率和質(zhì)量問(wèn)題；其次裝備產(chǎn)品集成性和組裝性特點(diǎn)帶來(lái)了復(fù)雜的配套協(xié)作關(guān)系，應(yīng)用數(shù)據(jù)打通供應(yīng)鏈，實(shí)現(xiàn)協(xié)同是化解復(fù)雜配套協(xié)作的必然路徑；

同時(shí)裝備智能化水平提升，應(yīng)用數(shù)據(jù)開(kāi)展遠(yuǎn)程診斷和運(yùn)維是確保裝備良好運(yùn)行，為客戶(hù)持續(xù)創(chuàng)造價(jià)值的有效手段。裝備制造行業(yè)智能工廠(chǎng)形成了四類(lèi)特色模式。

一是基于模型的協(xié)同設(shè)計(jì)。

應(yīng)用基于模型的定義、數(shù)字孿生等技術(shù)，依托協(xié)同設(shè)計(jì)平臺(tái)，開(kāi)展復(fù)雜系統(tǒng)的多專(zhuān)業(yè)協(xié)同數(shù)字化設(shè)計(jì)，分析優(yōu)化和虛擬驗(yàn)證。中煤科工應(yīng)用三維設(shè)計(jì)手段構(gòu)建產(chǎn)品的多學(xué)科虛擬樣機(jī)，并利用數(shù)字樣機(jī)開(kāi)展仿真分析、虛擬驗(yàn)證和設(shè)計(jì)優(yōu)化。江鈴底盤(pán)則探索產(chǎn)品模塊化設(shè)計(jì)，構(gòu)建車(chē)橋總成模塊化設(shè)計(jì)方案，根據(jù)客戶(hù)配置參數(shù)匹配車(chē)橋基礎(chǔ)平臺(tái)開(kāi)展快速三維設(shè)計(jì)與仿真。

二是動(dòng)態(tài)資源配置和柔性加工裝配。

通過(guò)數(shù)據(jù)的高效流動(dòng)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)制造過(guò)程的動(dòng)態(tài)資源組織、柔性生產(chǎn)作業(yè)和精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)管控。上海航天依托柔性噴涂機(jī)器人，應(yīng)用數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)工件自識(shí)別、參數(shù)自調(diào)用和輪廓自適應(yīng)的小批量、多品種涂裝生產(chǎn)。

而廣州汽車(chē)則在車(chē)身自動(dòng)焊裝產(chǎn)線(xiàn)的基礎(chǔ)上應(yīng)用視覺(jué)引導(dǎo)、車(chē)型派生識(shí)別、柔性定位等技術(shù)，滿(mǎn)足大批量定制需求。

三是供應(yīng)體系網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同。

基于數(shù)據(jù)貫通多級(jí)供應(yīng)商體系，打造供應(yīng)鏈協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，高效配置全鏈條資源，提升裝備研發(fā)、生產(chǎn)和運(yùn)維等業(yè)務(wù)效率。

航發(fā)商發(fā)依托云平臺(tái)構(gòu)建供應(yīng)鏈協(xié)同平臺(tái)，建立供應(yīng)商制造過(guò)程協(xié)同流程和數(shù)據(jù)共享模型，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈研發(fā)和制造過(guò)程協(xié)同管理。一汽集團(tuán)則通過(guò)供應(yīng)商管理系統(tǒng)與供應(yīng)商生產(chǎn)執(zhí)行、倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)集成，供應(yīng)商根據(jù)主機(jī)廠(chǎng)生產(chǎn)時(shí)序做訂貨配送，實(shí)現(xiàn)拉動(dòng)式供應(yīng)鏈。

四是智能產(chǎn)品與衍生服務(wù)。

依托數(shù)字化、智能化裝備打造全生命周期數(shù)據(jù)入口，依托數(shù)據(jù)分析開(kāi)展故障診斷、遠(yuǎn)程運(yùn)維等衍生服務(wù)。中車(chē)四方機(jī)車(chē)關(guān)注產(chǎn)品實(shí)時(shí)監(jiān)控和動(dòng)態(tài)運(yùn)維，依托軌道交通一體化數(shù)據(jù)傳輸體系對(duì)軌交裝備開(kāi)展遠(yuǎn)程健康監(jiān)控與預(yù)測(cè)性維護(hù)。

博創(chuàng)智能則依托注塑機(jī)云平臺(tái)，為客戶(hù)提供注塑機(jī)健康監(jiān)控、預(yù)測(cè)性維護(hù)等服務(wù)，同時(shí)依托數(shù)據(jù)分析創(chuàng)新注塑機(jī)共享租賃等服務(wù)。

三、消費(fèi)品

消費(fèi)品行業(yè)包括食品飲料、生物醫(yī)藥、家電服裝、家居日化等行業(yè)門(mén)類(lèi)，涵蓋離散和流程制造，以客戶(hù)為中心組織生產(chǎn)是行業(yè)主要特點(diǎn)?；谙M(fèi)品行業(yè)智能制造示范工廠(chǎng)場(chǎng)景建設(shè)分析，可以看出：消費(fèi)品行業(yè)智能工廠(chǎng)建設(shè)以個(gè)性需求驅(qū)動(dòng)的柔性定制生產(chǎn)為切入，加速產(chǎn)供銷(xiāo)一體化協(xié)同，進(jìn)而推動(dòng)業(yè)務(wù)精準(zhǔn)創(chuàng)新。

首先消費(fèi)品行業(yè)長(zhǎng)期處于低價(jià)位、同質(zhì)化、走銷(xiāo)量的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，追求高效率、低成本實(shí)現(xiàn)薄利多銷(xiāo)倒逼企業(yè)應(yīng)用數(shù)字化技術(shù)優(yōu)化生產(chǎn)，改善管理；其次傳統(tǒng)以產(chǎn)定銷(xiāo)模式難以適應(yīng)市場(chǎng)變動(dòng)進(jìn)而造成庫(kù)存積壓，抬高成本，有必要打通供、產(chǎn)、銷(xiāo)，基于銷(xiāo)售拉動(dòng)生產(chǎn)，向以銷(xiāo)定產(chǎn)模式變革。

同時(shí)不斷挖掘并滿(mǎn)足消費(fèi)者需求是可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵，而推動(dòng)消費(fèi)側(cè)和生產(chǎn)側(cè)打通，基于客戶(hù)數(shù)據(jù)洞察需求、創(chuàng)新產(chǎn)品和優(yōu)化生產(chǎn)則提供了可行路徑。消費(fèi)品行業(yè)智能工廠(chǎng)形成了四類(lèi)特色模式。

一是銷(xiāo)售拉動(dòng)的生產(chǎn)動(dòng)態(tài)優(yōu)化。

基于市場(chǎng)、銷(xiāo)售和客戶(hù)的數(shù)據(jù)分析，預(yù)測(cè)市場(chǎng)走勢(shì)、銷(xiāo)售波動(dòng)和需求變化，進(jìn)而實(shí)時(shí)調(diào)整計(jì)劃、生產(chǎn)策略，快速響應(yīng)市場(chǎng)變化。

浙江迎豐科技關(guān)注基于市場(chǎng)預(yù)測(cè)優(yōu)化生產(chǎn)，利用銷(xiāo)售和客戶(hù)數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)市場(chǎng)銷(xiāo)量情況，進(jìn)而動(dòng)態(tài)調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃和資源調(diào)度。而波司登服裝則聚焦拉動(dòng)式自動(dòng)補(bǔ)貨生產(chǎn)，通過(guò)門(mén)店款式銷(xiāo)量數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)補(bǔ)貨量自動(dòng)觸發(fā)補(bǔ)貨通知拉動(dòng)生產(chǎn)。

二是基于數(shù)據(jù)協(xié)同的敏捷彈性供應(yīng)鏈。

通過(guò)打通供應(yīng)商計(jì)劃、生產(chǎn)和物料等環(huán)節(jié)，基于數(shù)據(jù)監(jiān)控供應(yīng)鏈狀態(tài)，傳遞需求變化和生產(chǎn)異常，并動(dòng)態(tài)調(diào)度供應(yīng)鏈資源快速響應(yīng)。維尚家具更關(guān)注定制產(chǎn)品的供應(yīng)鏈準(zhǔn)時(shí)配套，應(yīng)用人工智能基于銷(xiāo)量數(shù)據(jù)分析動(dòng)態(tài)決策最優(yōu)供應(yīng)鏈安全庫(kù)存，進(jìn)而保障定制產(chǎn)品采購(gòu)準(zhǔn)時(shí)供貨同時(shí)減少供應(yīng)鏈庫(kù)存成本。

而天津伊利乳業(yè)則聚焦供應(yīng)鏈全流程的可視化，通過(guò)不同工廠(chǎng)間生產(chǎn)、倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)對(duì)接，完整可視化監(jiān)控生產(chǎn)、倉(cāng)儲(chǔ)、裝箱、運(yùn)輸?shù)热h(huán)節(jié)。

三是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)銷(xiāo)售。

通過(guò)線(xiàn)上線(xiàn)下多渠道采集消費(fèi)者數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)分析構(gòu)建消費(fèi)者精準(zhǔn)畫(huà)像，進(jìn)而洞察需求，針對(duì)性開(kāi)展?fàn)I銷(xiāo)銷(xiāo)售活動(dòng)。光明乳業(yè)通過(guò)消費(fèi)者數(shù)據(jù)采集分析，構(gòu)建 360 度消費(fèi)者家庭畫(huà)像，進(jìn)而策劃精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)。而東阿阿膠則關(guān)注應(yīng)用多渠道銷(xiāo)售數(shù)據(jù)分析，構(gòu)建客戶(hù)畫(huà)像及供需預(yù)測(cè)模型，動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)和調(diào)整不同渠道銷(xiāo)售計(jì)劃。

四是消費(fèi)者驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)創(chuàng)新與運(yùn)營(yíng)優(yōu)化。

通過(guò)生產(chǎn)系統(tǒng)和消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)端到端打通，消費(fèi)者數(shù)據(jù)能夠直接反饋到生產(chǎn)、設(shè)計(jì)等更前端的環(huán)節(jié)，驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品創(chuàng)新、生產(chǎn)模式和商業(yè)模式變革。

維尚家具為消費(fèi)者提供家居個(gè)性化定制設(shè)計(jì)，基于客戶(hù)需求挖掘，應(yīng)用模塊化設(shè)計(jì)快速產(chǎn)生和交互家居設(shè)計(jì)。伊利聚焦從線(xiàn)上、線(xiàn)下多渠道采集產(chǎn)品評(píng)論和建議信息，通過(guò)數(shù)據(jù)分析識(shí)別產(chǎn)品改進(jìn)點(diǎn)進(jìn)而驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品優(yōu)化。

四、電子信息

電子信息包括電子元器件、集成電路、計(jì)算機(jī)、信息通信設(shè)備、消費(fèi)電子等行業(yè)門(mén)類(lèi)，以離散制造為主，且細(xì)分行業(yè)產(chǎn)品和生產(chǎn)特點(diǎn)差異較大。

基于電子信息行業(yè)（主要是信息通信終端設(shè)備和消費(fèi)電子器件）智能制造示范工廠(chǎng)場(chǎng)景建設(shè)分析可以看出：電子信息行業(yè)智能工廠(chǎng)建設(shè)關(guān)注適應(yīng)訂單變化的柔性可重構(gòu)生產(chǎn)與制程工藝的數(shù)字化設(shè)計(jì)，加速探索供應(yīng)鏈彈性管控。

首先電子信息行業(yè)，電子產(chǎn)品存在訂單種類(lèi)多，更新?lián)Q代快等特點(diǎn)，需要提高生產(chǎn)系統(tǒng)柔性，具備一定的可重構(gòu)能力來(lái)適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的訂單生產(chǎn)需求。其次，電子產(chǎn)品的制程精密復(fù)雜，需要借助數(shù)字手段設(shè)計(jì)、驗(yàn)證和優(yōu)化制程工藝設(shè)計(jì)。

同時(shí)部分高端電子產(chǎn)品的供應(yīng)鏈存在斷供等異常，通過(guò)數(shù)字手段監(jiān)控和調(diào)度供應(yīng)鏈資源是提高供應(yīng)鏈韌性，保障訂單交付的有效手段。電子信息行業(yè)智能工廠(chǎng)形成了三類(lèi)特色模式。

一是快速可重構(gòu)生產(chǎn)模式。

應(yīng)用包括 5G、智能控制、柔性物流等技術(shù)，構(gòu)建可重構(gòu)柔性產(chǎn)線(xiàn)，能夠根據(jù)訂單變化快速調(diào)整設(shè)備布局、工藝參數(shù)和物流走向，實(shí)現(xiàn)多品種兼容。

TCL 關(guān)注快速換產(chǎn)，應(yīng)用 5G 實(shí)現(xiàn)設(shè)備無(wú)線(xiàn)組網(wǎng)，便捷調(diào)整布局重構(gòu)產(chǎn)線(xiàn)，并自動(dòng)同步設(shè)備參數(shù)。而電科十四所則應(yīng)用柔性數(shù)字定位及柔性裝夾系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)多型號(hào)雷達(dá)不同結(jié)構(gòu)天線(xiàn)陣面的精準(zhǔn)拼接和智能裝配。

二是數(shù)字化工藝設(shè)計(jì)與可制造性分析。

全面應(yīng)用數(shù)字化模型表達(dá)電子產(chǎn)品工藝設(shè)計(jì)，進(jìn)而開(kāi)展布線(xiàn)、封裝、標(biāo)貼、裝配等可制造性分析，以及產(chǎn)線(xiàn)和物流的節(jié)拍、瓶頸仿真分析等。

欣旺達(dá)電子對(duì)鋰電池封裝生產(chǎn)線(xiàn)進(jìn)行三維建模以及運(yùn)動(dòng)仿真分析驗(yàn)證封裝工藝設(shè)計(jì)的正確性和生產(chǎn)節(jié)拍的合理性。而烽火通信關(guān)注工藝知識(shí)應(yīng)用，搭建工藝知識(shí)庫(kù)，并基于規(guī)則對(duì)知識(shí)進(jìn)行調(diào)用，實(shí)現(xiàn)知識(shí)驅(qū)動(dòng)的快速工藝設(shè)計(jì)。

三是供應(yīng)鏈精益化彈性管控。

依托供應(yīng)鏈系統(tǒng)集成，打通從訂單到交付全流程供應(yīng)鏈端到端數(shù)據(jù)流，進(jìn)而優(yōu)化資源配置效率，快速響應(yīng)訂單變化，降低供應(yīng)鏈成本。

歌爾聲學(xué)強(qiáng)調(diào)供應(yīng)鏈計(jì)劃協(xié)同，依托供應(yīng)鏈計(jì)劃協(xié)同系統(tǒng)，發(fā)布近期確定和遠(yuǎn)期預(yù)測(cè)供貨計(jì)劃，并動(dòng)態(tài)監(jiān)控。亨通光電則關(guān)注供應(yīng)鏈物料追蹤，應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)技術(shù)追蹤物料生產(chǎn)、庫(kù)存、物流、交付全流程信息，優(yōu)化資源配置。

04? 績(jī)效指標(biāo)量化效益，穿透價(jià)值迷霧

一 、數(shù)字投資持續(xù)增長(zhǎng)，效益模糊

2021 年12 月，國(guó)務(wù)院發(fā)布了《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》，提出到2025 年，數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)增加值占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值比重將達(dá)10%。據(jù)國(guó)際數(shù)據(jù)公司(IDC) 測(cè)算，盡管疫情蔓延至全球，但直接來(lái)源于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的投資從2020年到2023 年仍將達(dá)到15.5% 的年復(fù)合增長(zhǎng)率4。
然而，企業(yè)數(shù)字化投入尚未完全轉(zhuǎn)化為顯著的、可量度的商業(yè)價(jià)值，企業(yè)難以預(yù)計(jì)投資回報(bào)率，常常對(duì)數(shù)字投入存疑。

施耐德電氣認(rèn)為只有部分達(dá)到預(yù)期或者沒(méi)有達(dá)到預(yù)期的企業(yè)的比例高達(dá)54%。埃森哲指出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的難點(diǎn)之一是價(jià)值難現(xiàn)，投入無(wú)法持續(xù)6。一方面是因?yàn)閿?shù)字化轉(zhuǎn)型的系統(tǒng)性，使得數(shù)字化投資見(jiàn)效慢周期長(zhǎng)，另一方面是因?yàn)槿鄙僖詢(xún)r(jià)值成效為導(dǎo)向的定量評(píng)估方法，導(dǎo)致難以量化評(píng)估數(shù)字化投入帶來(lái)的價(jià)值效益。所以，業(yè)界亟需能夠明確轉(zhuǎn)型價(jià)值的績(jī)效評(píng)估體系，以便依據(jù)可量化采集計(jì)算的數(shù)值類(lèi)指標(biāo)，定量描述、評(píng)價(jià)企業(yè)建設(shè)成效和價(jià)值效益。

二 、示范工廠(chǎng)改善顯著，照亮價(jià)值

為推動(dòng)傳統(tǒng)制造向智能制造轉(zhuǎn)型升級(jí)，我國(guó)推動(dòng)建設(shè)了一批智能制造示范工廠(chǎng)，聚焦原材料、裝備制造、消費(fèi)品、電子信息等重點(diǎn)行業(yè)，圍繞研發(fā)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)領(lǐng)域開(kāi)展轉(zhuǎn)型實(shí)踐。
基于 2021 年度智能制造示范工廠(chǎng)和優(yōu)秀場(chǎng)景的不完全統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，智能制造示范工廠(chǎng)在智能化改造前后，成效價(jià)值顯著改善，足以消除企業(yè)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型投資的疑慮，樹(shù)立企業(yè)推進(jìn)智能制造的信心，同時(shí)也為績(jī)效指標(biāo)的價(jià)值維度設(shè)計(jì)提供了指導(dǎo)思路。

智能制造示范工廠(chǎng)改造前后的成效價(jià)值主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：

一是創(chuàng)新效率提升顯著。

產(chǎn)品研發(fā)周期平均縮短 28.0%，最高縮短達(dá)70%，近 80% 的企業(yè)縮短超過(guò) 20%。服務(wù)響應(yīng)時(shí)間平均縮短 27.9%，最高縮短80%，超過(guò)六成的企業(yè)縮短超過(guò) 20%。

二是運(yùn)營(yíng)水平改善明顯。

運(yùn)營(yíng)成本平均下降 18.6%，最高下降達(dá)67%，近一半的企業(yè)下降超過(guò) 20%。物流成本占比企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本平均降低15.56%，最高降低 76%。庫(kù)存周轉(zhuǎn)率平均提升達(dá) 25.0%，最高提升超過(guò) 2 倍，近六成的企業(yè)庫(kù)存周轉(zhuǎn)率提升超過(guò) 20%。

產(chǎn)品不良率平均下降 24.4%，最高下降達(dá) 96%，近六成的企業(yè)下降超過(guò) 20%。資源綜合利用率平均提升達(dá) 21.9%，最高提升達(dá) 100%，超過(guò)三分之一的企業(yè)提升超過(guò) 20%，設(shè)備綜合利用率平均提升達(dá) 25.0%。

訂單準(zhǔn)時(shí)交付率平均提升達(dá) 21.8%，最高提升 100%，近二分之一的企業(yè)提升超過(guò) 20%。訂單完成周期平均縮短 27.9%，最高縮短 70%，超過(guò)七成的企業(yè)縮短超過(guò) 20%。

三是節(jié)能減排成效顯著。

二氧化碳（CO2）排放平均降低 13.3%，最高降低 53%，超過(guò)六成的企業(yè)降低超過(guò) 10%。

三 、績(jī)效評(píng)估顯性成效，助力轉(zhuǎn)型

基于上述示范工廠(chǎng)改善分析，綜合參考國(guó)家標(biāo)準(zhǔn) 7、國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織 ISO8、Gartner9、麥肯錫 10 等國(guó)內(nèi)外機(jī)構(gòu)和企業(yè)對(duì)關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)體系的研究，在充分征求專(zhuān)家的意見(jiàn)的基礎(chǔ)上，報(bào)告從價(jià)值增長(zhǎng)、運(yùn)營(yíng)優(yōu)化和可持續(xù)發(fā)展三個(gè)維度選取10 個(gè)一級(jí)指標(biāo)和 28 個(gè)二級(jí)指標(biāo)建立績(jī)效指標(biāo)評(píng)估體系，全面客觀(guān)評(píng)價(jià)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化升級(jí)的價(jià)值效益，量化分析企業(yè)在業(yè)務(wù)創(chuàng)新、運(yùn)營(yíng)優(yōu)化、節(jié)能減排等方面水平。

維度一：價(jià)值增長(zhǎng)。

主要基于新產(chǎn)品上市量和銷(xiāo)售增長(zhǎng)率兩個(gè)一級(jí)指標(biāo)來(lái)衡量企業(yè)增收創(chuàng)新成效。新產(chǎn)品上市量主要衡量企業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新速度，基于產(chǎn)品研制效率和上市成功率兩個(gè)方面分解為產(chǎn)品研制周期和商品轉(zhuǎn)化率兩個(gè)二級(jí)指標(biāo)。銷(xiāo)售增長(zhǎng)率主要衡量市場(chǎng)銷(xiāo)售規(guī)模，分解為客戶(hù)復(fù)購(gòu)率和客戶(hù)獲得率兩個(gè)二級(jí)指。

維度二：運(yùn)營(yíng)優(yōu)化。

主要基于質(zhì)量損失率、訂單達(dá)成率、單位產(chǎn)品成本、勞動(dòng)生產(chǎn)率、損失工時(shí)事故率、服務(wù)滿(mǎn)意率六個(gè)一級(jí)指標(biāo)來(lái)衡量企業(yè)運(yùn)營(yíng)效益，分解為來(lái)料合格率、制程合格率等 18 個(gè)二級(jí)指標(biāo)。
維度三：可持續(xù)發(fā)展。

主要基于單位產(chǎn)品綜合能耗和單位產(chǎn)品碳排放量?jī)蓚€(gè)一級(jí)指標(biāo)衡量企業(yè)的可持續(xù)性發(fā)展，分解為生產(chǎn)系統(tǒng)能耗強(qiáng)度、公輔系統(tǒng)能耗強(qiáng)度等 6 個(gè)二級(jí)指標(biāo)

一是企業(yè)轉(zhuǎn)型價(jià)值目標(biāo)能夠?qū)訉臃纸庵聊芰ㄔO(shè)，引導(dǎo)轉(zhuǎn)型落地實(shí)施。

可為企業(yè)轉(zhuǎn)型價(jià)值目標(biāo)設(shè)定可量化考核的關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)，將關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)分解為可改善的關(guān)鍵過(guò)程指標(biāo)，并通過(guò)打造新型數(shù)字化能力持續(xù)改進(jìn)關(guān)鍵過(guò)程績(jī)效，推動(dòng)關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)改善，實(shí)現(xiàn)價(jià)值目標(biāo)。

二是動(dòng)態(tài)評(píng)估績(jī)效指標(biāo)改善情況，開(kāi)展多維度比較分析，實(shí)現(xiàn)評(píng)估、診斷、策劃、提升的閉環(huán)優(yōu)化。

轉(zhuǎn)型過(guò)程中能夠?qū)崟r(shí)評(píng)價(jià)績(jī)效指標(biāo)改善情況，與目標(biāo)值、標(biāo)桿值、基準(zhǔn)值等多維度對(duì)比分析，明確進(jìn)展、識(shí)別差距，進(jìn)而指導(dǎo)策劃，持續(xù)開(kāi)展優(yōu)化提升，逐步逼近轉(zhuǎn)型目標(biāo)。

三是數(shù)字化投資帶來(lái)的價(jià)值效益能夠顯性化，增強(qiáng)企業(yè)高層數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入的信心。

以?xún)r(jià)值成效為導(dǎo)向建立的定量化評(píng)估指標(biāo)體系可以全面、系統(tǒng)、直觀(guān)地展現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型效益，為數(shù)字化投入提供決策支撐、收益評(píng)價(jià)、方向把控。

文章來(lái)源：中國(guó)信通院

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